Overstock.com aprovecha el uso de Teradata Path Analysis para fortalecer la analítica del recorrido del cliente.
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Lima, Perú 19 de abril de 2018 – Teradata, empresa líder en analítica y datos basados en la nube, dió a conocer que la compañía Overstock.com Inc. (NASDAQ:OSTK) está aprovechando el uso de la interface “Teradata Path Analysis” para ser parte del análisis de sus clientes. Overstock, empresa líder de ventas online, necesitaba una solución para analizar los datos de sus clientes correspondientes a campañas de marketing multicanal y los hitos clave del recorrido – rutas ó comportamiento durante un ciclo específico. Lo anterior fue impulsado para reducir el gasto de marketing innecesario e identificar oportunidades de lealtad. Con ello, Overstock está aprovechando una interfaz desarrollada por Teradata para llevar a cabo el análisis avanzado de rutas, que solía ser un ámbito exclusivo de especialistas y científicos de datos, directamente a las manos de los expertos en marketing, analistas de negocio y profesionales que no son técnicos en esta área. Teradata también incorporará funciones de análisis de rutas en su producto Analytics Platform.
“Teradata ayuda a Overstock a analizar visualmente y entender el comportamiento de sus clientes. El ‘análisis de rutas’ puede parecer un concepto simple, pero en realidad es sumamente difícil de realizar, especialmente para quienes no son especialistas. Cualquiera que haya intentado alguna vez destrabar este tipo de análisis lo entenderá y es por eso por lo que las visualización y funciones de esta solución simplifican muchísimo esta tarea sin sacrificar la profundidad del análisis. Con Path Analysis de Teradata, simplemente nos enfocamos en los conjuntos de datos y comenzamos a descubrir información valiosa”, explicó Joe Kambeitz, Vicepresidente de Gestión de Productos y Analíticas de Marketing de Overstock.
Overstock emplea Path Analysis de Teradata para ayudar a los profesionales de negocios a explorar visualmente las rutas multicanal de los clientes, así como los costos de marketing asociados con esas rutas, sin que deban escribir una sola línea de código. Para ello, Path Analytics integra datos, tales como costos de marketing y publicidad, con datos de clientes tomados de las campañas de marketing y el tráfico en el sitio web para identificar las rutas, sean eficientes o costosas, que conducen a determinado comportamiento, por ejemplo, una compra. Gracias al uso de visualizaciones avanzadas, los usuarios pueden destacar rutas específicas para identificar clientes que, por ejemplo, puedan estar interesados en algún programa de recompensas Club. Los equipos pueden distribuir las visualizaciones, o acceder al código crudo, para compartir con los científicos de datos y otros expertos con el objetivo de preparar algoritmos avanzados.
“El análisis de rutas es un componente analítico crucial para cualquier compañía que quiera entender a sus clientes y sin embargo, con la gran cantidad de canales disponibles hoy también resulta uno de los más difíciles de hacer bien”, afirmó Oliver Ratzesberger, COO de Teradata. “Path Analysis se diseñó para simplificarle al usuario de negocios el acceso a la información que necesita para aumentar su base de clientes, mejorar las operaciones y mitigar problemas potenciales en el recorrido de sus clientes. Esta función, que genera tanto impacto y resulta tan importante para una gran cantidad de sectores, está incluida en la Teradata Analytics Platform”.
A fines de 2017, Teradata anunció el lanzamiento de Analytics Platform, que contiene las mejores funciones analíticas, los motores líderes, las herramientas y los lenguajes preferidos de la industria, así como el soporte para una amplia gama de tipos de datos. Esta próxima plataforma proporcionará un acceso fácil y rápido a una gran variedad de algoritmos, entre ellos los que se utilizan en el análisis de rutas, y será un componente básico de Teradata Everywhere: una manera flexible, ágil y escalable de garantizar un alto retorno de la inversión en analíticas, al tiempo que limita el riesgo de esa inversión.
